数据治理项目管理手册

本书是为数据治理项目甲、乙双方项目经理量身打造的实战宝典。深度剖析数据治理项目的特性，辨析不同行业数据治理工作重点及行动路线，系统融合权威方法论，提出数据治理推进的8种策略，结合数据资产盘点、数据认责管理、数据质量管控等数据治理项目实际需求，将基础理论、流程指南、工具模板融入实际案例，覆盖数据治理项目从启动规划、执行监控到验收复盘的全流程管理，从甲、乙双方不同视角提供可以直接复用的解决方案，助力双方高效协同，提升项目交付质量与企业数据治理落地效能。本书旨在为读者提供推进数据治理项目的专业参考，适合企业数字化转型负责人、数据管理人员、数据治理项目管理人员等数据从业者群体阅读。

彭文华，国家工业信息安全发展研究中心高级工程师、数据治理专家，北京航空航天大学硕士。拥有CDMP Master、DCMM评估师等多项权威资质，深耕数据治理、AI行业20余年，在数字化转型、数据治理领域有着深厚的研究积淀与丰富的实践经验。曾为多部委及多家央国企提供专业服务，主导多个数字化转型、数据治理重点项目。近5年参与多项国标、团标编制，发表论文4篇，获得2项数据及AI相关专利，翻译并参编《DAMA数据管理知识体系指南（原书第2版修订版）》等8部专业著作。

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前言

第1章引言

1.1数据治理项目经理的困境：在迷雾中寻找破局之路

1.1.1专业知识的“荆棘”：难以跨越的认知鸿沟

1.1.2实操经验的“荒漠”：摸着石头过河的无奈

1.1.3理论与实践的“断层”：纸上谈兵的尴尬

1.1.4工具和模板的“缺失”：赤手空拳的困境

1.1.5技术与咨询的“失衡”：跛脚前行的艰难

1.1.6解决方案与推动能力的“差距”：力不从心的无奈

1.2手册目的与适用范围

1.2.1指导甲、乙方项目经理实操

1.2.2提升项目管理效率与质量

1.3本书主要内容

1.3.1理论筑基：锚定权威框架，夯实治理根基

1.3.2特性适配：破解项目共性难题，匹配行业专属路径

1.3.3软技巧赋能：补齐能力短板，扫清推进障碍

1.3.4实操落地：全流程拆解典型项目，案例驱动学用结合

1.3.5价值实现：锚定长期目标，分阶段释放数据价值

第2章数据治理项目管理概述

2.1数据治理项目的特点

2.1.1兼具“咨询+实施”双重特性

2.1.2学科交叉带来复杂性与挑战性

2.2数据治理的战略价值与行业背景

2.2.1数据治理的战略价值

2.2.2数据治理的行业背景

2.3数据治理项目与传统IT项目的本质区别

2.3.1核心目标不同

2.3.2价值逻辑不同

2.3.3波及范围不同

2.3.4实施周期与效果显现不同

2.4甲、乙方项目经理的核心职责与协作模式

2.4.1甲方项目经理的核心职责

2.4.2乙方项目经理的核心职责

2.4.3甲、乙方项目经理的协作模式

2.5本章小结

第3章数据治理理论与方法论体系

3.1主流数据治理框架与标准

3.1.1数据治理的历史沿革

3.1.2国际主流数据治理框架与标准

3.1.3国内数据治理框架与标准

3.2数据治理理论基础

3.2.1核心概念阐释

3.2.2治理与管理的边界

3.2.3数据治理核心原则

3.3数据治理路线设计方法论

3.3.15个核心环节

3.3.2数据治理推进8法

3.3.3制定数据治理路线的6个步骤

3.3.4项目成功的5个关键因素

3.4行业数据治理路线实践

3.4.1央企集团

3.4.2金融企业

3.4.3工业企业

3.4.4互联网企业

3.5数据治理技术支撑体系

3.5.1工具选型

3.5.2新兴技术应用

3.5.3技术架构演进

3.6本章小结

第4章典型数据治理项目建设指引

4.1数据战略咨询项目

4.1.1核心目标与价值交付

4.1.2项目建设需求

4.1.3重点与难点

4.1.4数据战略工作流程

4.1.5绩效域实践

4.1.6实战：数据战略规划

4.2数据治理制度建设项目

4.2.1核心目标与价值交付

4.2.2项目建设需求

4.2.3重点与难点

4.2.4数据治理制度建设工作流程

4.2.5绩效域实践

4.2.6实战：数据治理制度编制

4.3数据资产盘点项目

4.3.1核心目标与价值交付

4.3.2重点与难点

4.3.3数据资产盘点建设工作流程

4.3.4绩效域实践

4.3.5实战：数据资产盘点

4.4数据认责管理项目

4.4.1核心目标与价值交付

4.4.2重点与难点

4.4.3数据认责管理工作流程

4.4.4绩效域实践

4.4.5实战：数据认责管理

4.5数据标准建设项目

4.5.1核心目标与价值交付

4.5.2重点与难点

4.5.3数据标准建设项目工作流程

4.5.4绩效域实践

4.5.5实战：指标体系梳理

4.6数据质量提升项目

4.6.1核心目标与价值交付

4.6.2重点与难点

4.6.3数据质量提升工作流程

4.6.4绩效域实践

4.6.5实战：数据质量提升

4.7数据安全管控项目

4.7.1核心目标与价值交付

4.7.2重点与难点

4.7.3数据安全管控项目工作流程

4.7.4绩效域实践

4.7.5实战：数据安全能力建设

4.8数据跨境流通项目

4.8.1核心目标与价值交付

4.8.2重点与难点

4.8.3数据跨境流通项目工作流程

4.8.4绩效域实践

4.8.5实战：中印数据跨境传输

4.9本章小结

第5章数据治理项目管理实用技巧

5.1推进：靠组织，不靠“英雄”

5.1.1实操：4步法建立组织级治理力量

5.1.2要点：避免提级流于形式

5.2协调：要朋友，不要“敌人”

5.2.1实操：3步凝聚协同力量

5.2.2要点：分清“敌人”和朋友

5.3建设：要完成，不要完美

5.3.1实操：快速推进，留白待续

5.3.2要点：避免完成沦为敷衍

5.4表达：要精确，不要歧义

5.4.1实操：不同级别的精确表达

5.4.2要点：软硬兼施，达成共识

5.5速胜：要速胜，更要持久

5.5.1实操：速胜项目的选、做、用

5.5.2要点：速胜是手段，不是目标

5.6沟通：要润滑，不要内耗

5.6.1实操：正向沟通的3种方法

5.6.2要点：拒绝负面，真诚待人

5.7执行：靠规则，不靠人情

5.7.1实操：依规压实责任，避免推诿逃避

5.7.2要点：规则是末，治理是本

5.8成本：要控制，不要节约

5.8.1实操：科学分配资源，精准控制成本

5.8.2要点：成本是规划出来的，不是节省出来的

5.9本章小结

第6章评估数据治理成效

6.1为什么：为数据治理项目注入“迭代动力”

6.2有什么：主流数据管理能力评估模型

6.3怎么评：以DCMM为例的评估实施过程

6.4怎么建：以评促建、以评促改的实践路径

6.5本章小结

第7章未来趋势与持续演进

7.1融合：从单目标建设转向治理、转型融合发展

7.2赋能：从人工核查迈向人工智能智能化新阶段

7.3协作：从乙方交付项目到甲、乙方战略共创

7.4本章小结

后记

参考文献